中国报告大厅网讯，随着人工智能技术的快速发展，AI大模型在多个行业中的应用逐渐深化。煤炭行业作为国家能源的重要支柱，正积极拥抱AI大模型技术，以推动智能化转型和高质量发展。2025年，煤炭行业在AI大模型的应用场景、技术融合、产业链合作等方面展现出积极的发展态势，但也面临着数据安全、技术成熟度、基础设施投入等多方面的挑战。本文通过对煤炭行业AI大模型技术应用现状的分析，探讨了其应用前景，并提出了相应的建议。

  《2025-2030年中国煤炭行业市场分析及发展前景预测报告》指出，近年来，煤炭行业在数字化转型和智能化升级方面取得了显著进展。AI大模型作为一种新兴技术，凭借其强大的数据处理和分析能力，为煤炭行业的安全生产、效率提升和可持续发展提供了新的解决方案。2025年，随着AI大模型技术的不断成熟和应用场景的不断拓展，煤炭行业有望实现更加智能化、绿色化的发展。然而，行业在数据安全、技术成熟度、基础设施投入等方面仍面临诸多挑战，需要从明确应用目标、加强数据基础设施建设、选择合适的模型与算法等方面入手，进行全面规划和实施。

  一、煤炭行业AI大模型技术应用现状

  AI大模型在煤炭行业的应用已经取得了显著进展。调研结果显示，AI大模型在煤炭行业的应用场景已经超过60个，涵盖采煤、掘进、安全、运输、供电、设备运维、洗选、焦化等多个专业。例如，山东能源集团通过AI大模型技术优化采煤和掘进作业流程，提高了生产效率和安全性。此外，AI大模型在人力、财务、物资、销售等管理场景的应用也逐渐成熟，为企业的智能化决策提供了有力支持。

  二、煤炭行业AI大模型技术应用前景

  技术融合广泛，应用场景广阔

  调研数据显示，超过76%的煤炭行业专业人员认为AI大模型技术未来会大量替代人工工作，94%的人员表示该技术能够提升煤矿安全水平。AI大模型在煤炭行业的应用不仅局限于生产环节，还涵盖了经营管理、数据分析与预测等多个方面，展现出广阔的应用前景。

  产业链生态合作需求强烈

  煤炭行业AI大模型的发展需要依赖于产业链生态合作。超过81%的行业专业人员表示愿意为引入AI大模型技术而增加投资，89%的技术服务商计划在未来加大对AI大模型技术的研发和应用投入。通过产业链生态合作，可以实现技术互补与协同，共同攻克技术难题，推动煤炭行业智能化转型。

  技术渗透速度快，市场竞争力提升

  高达92%的技术服务商认为AI大模型技术能够显著提升技术产品或服务的市场竞争力。目前，73%的技术服务商已经在产品和解决方案中应用了AI大模型技术，显示出该技术在煤炭行业的快速渗透和广泛应用。

  三、煤炭行业AI大模型应用面临的挑战

  数据安全与隐私风险

  AI大模型需要对大量数据进行训练和优化，这些数据包含企业核心机密和敏感信息。如果数据保护措施不当，可能面临泄露风险，给企业带来巨大威胁。因此，加强数据安全管理，确保数据不被泄露、篡改或滥用，是煤炭行业应用AI大模型的重要前提。

  技术成熟度和稳定性问题

  AI大模型的决策过程通常是一个“黑箱”，难以对模型的决策结果进行验证和评估。特别是在煤炭行业这种高危行业中，对系统设备的安全性、稳定性和可靠性要求更高。因此，提升AI大模型的技术成熟度和稳定性，确保其在复杂环境中的可靠运行，是煤炭行业应用该技术的关键。

  设备和基础设施投入问题

  AI大模型的训练和推理需要强大的计算能力，相关设备和基础设施价格昂贵，更新换代成本高。构建和部署AI大模型需要巨大的资金和技术投入，这对部分企业而言是不小的负担。因此，煤炭企业需要合理规划基础设施建设，确保投入与收益的平衡。

  人才建设与能力更新问题

  煤炭行业传统上偏重于工程实践，缺乏足够的AI技术人才。培养或引进既懂煤炭业务又精通AI技术的复合型人才是关键。同时，随着AI大模型的广泛应用，企业员工需要具备更高层次的技术能力，企业需要解决人员转岗分流问题。

  法规与政策不确定性问题

  随着AI技术的深入应用，相应的行业规范和法律法规需要不断完善。当前，关于AI的相关法规和政策还在不断完善进程中，煤炭企业需要密切关注法规政策变化，确保大模型应用符合法规要求。

  四、煤炭行业应用发展AI大模型的建议

  明确应用目标与需求

  煤炭企业需要明确自身在智能化转型中的具体需求，如提高生产效率、降低安全风险、优化资源配置等，并根据这些需求梳理出适合AI大模型应用的具体场景，如设备故障预测、安全生产监控等。

  加强数据基础设施建设

  煤炭企业要建立完善的数据采集系统，确保能够实时、准确地获取生产过程中的各类数据，并将采集到的数据进行整合、清洗和存储，构建数据仓库和数据湖，为AI大模型的训练和应用提供有力支持。

  选择合适的AI大模型与算法

  煤炭企业需要根据应用场景的具体需求对模型的性能进行评估，选择性能表现优异、符合需求的AI大模型进行应用，并针对煤炭行业的特殊性和复杂性进行定制化开发。

  创新构建新型生态协作机制

  加强产业链合作，推动煤炭企业与AI技术提供商、设备制造商等产业链上下游企业的紧密合作，共同推进煤炭行业的智能化转型。通过共享数据资源、共同研发创新等方式，推动产业生态的繁荣和发展。

  注重安全与隐私保护，提前做好应对问题风险的准备

  煤炭行业分析指出，加强数据安全管理，建立完善的数据安全管理制度和技术防护措施，确保数据不被泄露、篡改或滥用。同时，制定详细的风险管理策略，包括识别潜在风险、评估风险影响、制定应对措施等，确保AI大模型应用的安全性和可靠性。

  总结

  2025年，煤炭行业在AI大模型技术的应用方面展现出积极的发展态势，技术融合广泛，应用场景广阔，产业链生态合作需求强烈。然而，行业在数据安全、技术成熟度、基础设施投入等方面仍面临诸多挑战。通过明确应用目标、加强数据基础设施建设、选择合适的模型与算法、创新构建新型生态协作机制以及注重安全与隐私保护，煤炭行业可以更好地应用AI大模型技术，推动智能化转型和高质量发展。未来，煤炭行业需要抓住人工智能发展的机遇，通过持续的技术创新和合理的规划，将潜在风险转化为高质量发展的新动能，向着智能化、绿色化的方向发展，继续在保障国家能源安全和促进经济发展方面发挥关键作用。